人工蜂群聚类在雷达信号分选中的应用

针对传统的 K-Means 聚类雷达信号分选算法对初始聚类中心敏感和易陷入局部最优解的缺点,将改进的人工蜂群算法和 K-Means 迭代相结合,提出了一种混合聚类雷达信号分选算法,使算法对初始聚类中心的依赖性和陷入局部最优解的可能性降低,提高了算法的稳定性。通过仿真实验证明该算法分选准确率高,为雷达信号分选提供了新的思路。     

基于自适应遗传算法的模拟电路自动设计方法

针对电路进化设计的速度和规模瓶颈,提出并讨论一种新的自适应遗传算法,其特点包括:支持结构自动生成和元件参数标准化的编解码方案,兼顾功能设计和结构化简要求的多目标适应度评估,考虑基因位影响力并跟踪进化进程的遗传参数调整策略等.实验证明,该方法可自动生成电路结构、优化元件参数和化简电路,并显著地减小运算量和提高优化程度.     

线性调频连续波雷达多目标分辨的新方法

为克服传统的线性调频连续波(LFMCW)雷达在多目标分辨中的局限性,分析了LFMCW雷达差拍信号频谱特点,提出了一种基于二次混频和"CLEAN"技术的新方法,解决了多目标分辨中虚假目标问题.计算机仿真结果显示当检测信噪比在-10dB以下时仍能正确识别各个目标,表明了算法的有效性.     

基于遗传算法的笔记本电脑热布局的优化设计

本文提出了一种笔记本电脑的热布局优化设计方案.采用遗传算法,较好地解决了热阻路径的优化问题,并通过仿真结果进一步证明了本文算法的有效性.     

改进SVC算法在雷达信号分选中的应用

为提高支持向量聚类（SVC）对分布复杂、不均匀雷达辐射源信号样本分选的正确率,提出一种改进的支持向量聚类分选方法,先采用支持向量聚类对所有未知样本作预分类,提供初始的聚类中心,然后利用K-Means聚类分选算法最终分选。结果表明,此方法能够很好地对复杂雷达信号进行分选,分选正确率较高。     

基于实值时间卷积神经网络的功放预失真研究

为了实现传输速率高达千兆比特每秒(Gbps)的目标,5G通信系统需要更宽的传输带宽和更高的调制度,这些对射频功放的线性度提出了更加苛刻的要求。必须对功放的非线性进行线性化。文中构建了一种基于实值时间卷积神经网络(Real-Valued Temporal Convolutional Networks,RVTCN)模型的数字预失真器。RVTCN模型利用扩大因果卷积(Dilated Causal Convolution, DCC)提取功放的当前时序信息,把记忆信息存储在残差块(Residual Block,RB)中,不断获取时序特征并保存于网络中。为了验证RVTCN线性化的性能,文中采用了100 MHz带宽的5G NR信号,对中心频率3.5 GHz的Doherty功放进行了预失真线性化实验验证。实验结果表明:该RVTCN模型具有射频功放的动态非线性行为建模能力,其归一化均方误差可达-40 d B;RVTCN预失真器对测试功放的相邻信道功率比(ACPR)改善可达19.5 d B左右。     

一种有效的序列图像自动拼接方法

提出了一种基于相位相关法和加速鲁棒特性（SURF：Speeded-Up Robust Features）特征点匹配相结合的序列图像自动拼接算法。首先,利用相位相关法计算归一化相位相关度,通过最大相关度求交进行序列图像的自动排序,并计算得到平移参数;在平移参数指导下,粗估测特征检测感兴趣区域（ROI：Region of ...     

腔外倍频可调谐连续671nm环形激光器

描述了一种可调谐全固态腔外倍频连续671 nm环形激光器的结构参数设计和相关实验研究.采用"8"字环形腔的腔外谐振倍频结构,并基于PDH(Pound-Drever-Hall)锁频技术对外部谐振腔进行腔长锁定,实现激光腔外倍频输出.利用可调谐1342 nm连续光作为基频光光源,在1.3 W基频光输入时,获得650 mW的...